Una investigación de la Universidad de León aplica la inteligencia artificial para prevenir contagios de COVID-19 en las aulas

La revista ‘Applied Sciences’ publicó el artículo ‘Table Organization Optimization in Schools for Preserving the Social Distance during the COVID-19 Pandemic’, firmado por Rubén Ferrero-Guillén, Javier Díez González, Paula Verde, Rubén Álvarez y Hilde Pérez, del grupo de investigación de Sistemas Inteligentes para Fabricación y Mecánica de la Universidad de León, en el que se propone la aplicación de algoritmos genéticos para optimizar la distribución de mesas en centros educativos y prevenir posibles contagios de COVID-19.

Rubén Ferrero-Guillén explica que “como consecuencia de la pandemia lograr una separación mínima de metro y medio entre los estudiantes dentro del recinto educativo es vital para reducir el riesgo de contagio, especialmente en espacios interiores como las aulas en las que se imparten las lecciones diarias”. Sin embargo, el distanciamiento entre mesas dentro de las aulas ha ocasionado una considerable disminución del aforo máximo permitido, lo que ha implicado la necesidad de impartir docencia online simultánea o desdoblar algunas aulas-.

No obstante, Javier Díez asegura que “mediante una colocación optimizada de las mesas es posible aumentar el número de alumnos dentro del aula respetando el distanciamiento social de metro y medio. Además, en las clases más amplias se puede maximizar la distancia entre los estudiantes, reduciendo con ello el riesgo de contagio”.

Los autores de la investigación señalan que la optimización pretende “maximizar el número de alumnos en las aulas preservando la distancia social establecida de metro y medio”. Para ello, el algoritmo genético traza distribuciones de mesas irregulares, adaptadas a las geometrías específicas de las clases, “obteniendo resultados superiores a cualquier distribución regular posible”.

Así, en el artículo publicado en ‘Applied Sciences’ se ofrecen los resultados del estudio realizado en dos aulas reales del colegio Maristas San José de León, donde una vez medidas las aulas y creados los modelos de las mismas, el algoritmo genético logró una mejoría de hasta el 20 por ciento en distanciamiento medio entre mesas de la distribución de partida, basada en distribuciones regulares.